"""
@Project: pythonPro1
@Name: _08flour.py
@Author: linxin_liu
@Date: 2022/12/2 15:44
"""
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

"""
    低通滤波器：只保留低频，会使得图像模糊
    高通滤波器：只保留高频，会使得图像细节增强

    opencv中主要是：cv2.dft()和 cv2.idft()傅里叶变换和傅里叶逆变换
    输入的图像也要先转换成np.float32格式才可以
    得到的结果中频率为0的部分在左上角，通常还要转换到中心位置，可以通过shift变换实现
    cv2.dft()返回的是双通道的（实部和虚部），还要进行转换成图像的格式（0~255）才能进行显示
"""


def fft_spectrum(img):
    # 频谱
    img_float32 = np.float32(img)

    dft = cv2.dft(img_float32, flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
    # 将低频全部转换到中心位置，越高频越往外发散
    dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
    # 得到灰度图能表示的形式，映射
    magnitude_spectrum = 20 * np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:, :, 0], dft_shift[:, :, 1]))
    return magnitude_spectrum


def fft_low(img):
    img_float32 = np.float32(img)

    dft = cv2.dft(img_float32, flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
    # 将低频全部转换到中心位置，越高频越往外发散
    dft_shift = np.fft.fftshift(dft)

    rows, cols = img.shape
    crow, ccol = int(rows / 2), int(cols / 2)  # 中心位置

    # 低通滤波,只保留中间的位置
    mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8)
    mask[crow - 30:crow + 30, ccol - 30:ccol + 30] = 1

    # IDFT逆变换
    fshift = dft_shift * mask
    # 要把之前转换的情况再转换成之前的情况
    f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
    img_back = cv2.idft(f_ishift)

    # 将双通道转换成（0~255）
    img_back = 20*np.log10(cv2.magnitude(img_back[:, :, 0], img_back[:, :, 1]))

    return img_back
